1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...

据传网易要下大雨从外包开始网上这图片也是零零散散真滴假滴？

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

背景专升本+双非硕，春招目前拿到俩offer，都要提前实习：1.北京，实习240一天，转正11*14，一家小厂，规模只有20-99人，应该是做智能体这块2.广州，实习6k，转正10k，公司规模100-499人，公司业务貌似是做那种车载终端，然后今年新开了一个ai部门，说是老板很重视亲自带，然后面试是老板亲自面的，全程没问技术问题，反而在问学校是不是211，导师有没有什么title还有高考分数这种，然后岗位看上去像是做vibe coding。